Caracterização e Comparação de Métodos Bayesianos e Baseados em Deep Learning para Segmentação Cerebelar

• Processo: 17/13102-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Vigência (Início): 01 de dezembro de 2017
• Vigência (Término): 31 de maio de 2021
• Área do conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: Marcondes Cavalcante Franca Junior
• Beneficiário: Thiago Junqueira Ribeiro de Rezende
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências Médicas (FCM). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 13/07559-3 - Instituto Brasileiro de Neurociência e Neurotecnologia - BRAINN, AP.CEPID
• Bolsa(s) vinculada(s): 18/16296-0 - Análise multimodal da medula espinhal em ataxias cerebelares hereditárias, BE.EP.PD
• Assunto(s): Neuroimagem Reprodutibilidade Aprendizagem profunda
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Deep Learning | Mri | reprodutibilidade | Segmentação Cerebelo | Neuroimagem

Resumo

Estudos de reprodutibilidade são um dos pilares da ciência e a sua ausência reduz os esforços científicos. Estudos de neuroimagem são particularmente sensíveis, pois existem poucos trabalhos que abordam este tema. Não por acaso isto acontece, já que a natureza das medidas é complexa e há uma grande variedade de métodos com diferentes técnicas de segmentação. Particularmente para o cerebelo, este problema se agrava pois, é uma estrutura pequena e altamente irregular. Além disso, os dispositivos atuais de ressonância não possuem resolução suficiente para imageá-lo adequadamente. Portanto, propomos desenvolver um estudo que avalie a reprodutibilidade dos principais métodos de segmentação do cerebelo (SUIT e CERES) e um desenvolvido por nós usando técnicas de deep learning.

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

SERVELHERE, KATIANE R.; RIBEIRO REZENDE, THIAGO JUNQUEIRA; DE LIMA, FABRICIO DINIZ; DE BRITO, MARIANA RABELO; DE FRANCA NUNES, RENAN FLAVIO; CASSEB, RAPHAEL F.; PEDROSO, JOSE LUIZ; BARSOTTINI, ORLANDO GRAZIANI P.; CENDES, FERNANDO; FRANCA JR, MARCONDES C.. Brain Damage and Gene Expression Across Hereditary Spastic Paraplegia Subtypes. MOVEMENT DISORDERS, v. 36, n. 7, p. 1644-1653, JUL 2021. (17/13102-7, 13/07559-3)

RIBEIRO REZENDE, THIAGO JUNQUEIRA; RIBEIRO DE PAIVA, JEAN LEVI; MURO MARTINEZ, ALBERTO ROLIM; LOPES-CENDES, ISCIA; PEDROSO, JOSE LUIZ; POVOAS BARSOTTINI, ORLANDO GRAZIANI; CENDES, FERNANDO; FRANCA, JR., MARCONDES C.. Structural signature of SCA3: From presymptomatic to late disease stages. ANNALS OF NEUROLOGY, v. 84, n. 3, p. 401-408, SEP 2018. (17/13102-7, 13/07559-3, 13/01766-7, 14/19786-7)

MATOS, PAULA CAMILA A. A. P.; REZENDE, THIAGO J. R.; SCHMITT, GABRIEL S.; BONADIA, LUCIANA CARDOSO; REIS, FABIANO; MARTINEZ, ALBERTO R. M.; DE LIMA, FABRICIO D.; BUENO, MANOELLA GUERRA DE ALBUQUERQUE; TOMASELLI, PEDRO JOSE; CENDES, FERNANDO; et al. Brain Structural Signature of RFC1-Related Disorder. MOVEMENT DISORDERS, v. 36, n. 11, JUL 2021. (19/20501-0, 13/07559-3, 17/13102-7)